含并行连结的网络 GoogLeNet
在GoogleNet出现值前，流行的网络结构使用的卷积核从1×1到11×11，卷积核的选择并没有太多的原因。GoogLeNet的提出，说明有时候使用多个不同大小的卷积核组合是有利的。
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import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as F |
1. Inception块
Inception块是 GoogLeNet 的基本组成单元。Inception 块由四条并行的路径组成，每个路径使用不同大小的卷积核：
路径1：使用 1×1 卷积层；
路径2：先对输出执行 1×1 卷积层，来减少通道数，降低模型复杂性，然后接 3×3 卷积层；
路径3：先对输出执行 1×1 卷积层，然后接 5×5 卷积层；
路径4：使用 3×3 最大汇聚层，然后使用 1×1 卷积层；
在各自路径中使用合适的 padding ，使得各个路径的输出拥有相同的高和宽，然后将每条路径的输出在通道维度上做连结，作为 Inception 块的最终输出.
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class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Inception, self).__init__() # 路径1 c1, c2, c3, c4 = out_channels self.route1_1 = nn.Conv2d(in_channels, c1, kernel_size=1) # 路径2 self.route2_1 = nn.Conv2d(in_channels, c2[0], kernel_size=1) self.route2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1) # 路径3 self.route3_1 = nn.Conv2d(in_channels, c3[0], kernel_size=1) self.route3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2) # 路径4 self.route4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.route4_2 = nn.Conv2d(in_channels, c4, kernel_size=1) def forward(self, x): x1 = F.relu(self.route1_1(x)) x2 = F.relu(self.route2_2(F.relu(self.route2_1(x)))) x3 = F.relu(self.route3_2(F.relu(self.route3_1(x)))) x4 = F.relu(self.route4_2(self.route4_1(x))) return torch.cat((x1, x2, x3, x4), dim=1) |
2. 构造 GoogLeNet 网络
顺序定义 GoogLeNet 的模块。
第一个模块，顺序使用三个卷积层。
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# 模型的第一个模块b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) ) |
第二个模块，使用两个Inception模块。
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# Inception组成的第二个模块b2 = nn.Sequential( Inception(192, (64, (96, 128), (16, 32), 32)), Inception(256, (128, (128, 192), (32, 96), 64)), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) ) |
第三个模块，串联五个Inception模块。
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# Inception组成的第三个模块b3 = nn.Sequential( Inception(480, (192, (96, 208), (16, 48), 64)), Inception(512, (160, (112, 224), (24, 64), 64)), Inception(512, (128, (128, 256), (24, 64), 64)), Inception(512, (112, (144, 288), (32, 64), 64)), Inception(528, (256, (160, 320), (32, 128), 128)), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) ) |
第四个模块，传来两个Inception模块。
GoogLeNet使用 avg pooling layer 代替了 fully-connected layer。一方面降低了维度，另一方面也可以视为对低层特征的组合。
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# Inception组成的第四个模块b4 = nn.Sequential( Inception(832, (256, (160, 320), (32, 128), 128)), Inception(832, (384, (192, 384), (48, 128), 128)), nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), nn.Flatten() ) |
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net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, nn.Linear(1024, 10))x = torch.randn(1, 1, 96, 96)for layer in net: x = layer(x) print(layer.__class__.__name__, "output shape: ", x.shape) |
输出：
Sequential output shape: torch.Size([1, 192, 28, 28])
Sequential output shape: torch.Size([1, 480, 14, 14])
Sequential output shape: torch.Size([1, 832, 7, 7])
Sequential output shape: torch.Size([1, 1024])
Linear output shape: torch.Size([1, 10])
3. FashionMNIST训练测试
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def load_datasets_Cifar10(batch_size, resize=None): trans = [transforms.ToTensor()] if resize: transform = trans.insert(0, transforms.Resize(resize)) trans = transforms.Compose(trans) train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, transform=trans, download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=False, transform=trans, download=True) print("Cifar10 下载完成...") return (torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True), torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False))def load_datasets_FashionMNIST(batch_size, resize=None): trans = [transforms.ToTensor()] if resize: transform = trans.insert(0, transforms.Resize(resize)) trans = transforms.Compose(trans) train_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True) test_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True) print("FashionMNIST 下载完成...") return (torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True), torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False))def load_datasets(dataset, batch_size, resize): if dataset == "Cifar10": return load_datasets_Cifar10(batch_size, resize=resize) else: return load_datasets_FashionMNIST(batch_size, resize=resize)train_iter, test_iter = load_datasets("", 128, 96) # Cifar10 |
训练结果：
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43276033/article/details/124545743
